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RSS订阅原创 Machine Learning：机器学习解读（一）
说到机器学习，我主修数据科学与大数据技术专业，学的内容跟它的概念与逻辑尚没有太大的交织，对机器学习产生了兴趣，是因为我对人工智能以及神经网络这方面的知识有着极其强烈的好奇心与求知欲？一半一半吧。总之，看了相关视频与论文，也实践了一些神经网络模型的运用，我想说其实Machine Learning这座山没有我想象中那么难爬，一步一步慢慢来总会到达目的地的。希望我对机器学习的解读能够帮大家快速了解到机器学习的应用领域与基本原理。以下机器学习内容大纲属个人观点及看法，感谢您的点击与阅读，欢迎大家提
2025-05-11 19:00:11
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原创 Machine Learning：机器学习解读（二）
我希望的是，你能联想到有解释两者关系的函数关系图的某道题目，并了解到，这些函数关系图既不是凭空而出的，也不是通过人工分析大量数据，进行各种高难度计算而出的。这些恰到好处的、严谨的事物关系图，来自于，机器分析数据集、得出模型后的函数可视化。
2025-05-11 18:59:47
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原创 无咫云股票交易系统的Docker后端部署——data-processing强化学习环境配置：）
通过以上步骤，可以成功部署一个基于Docker的股票交易系统后端中的强化学习部分的环境——data-processing。Docker的使用简化了部署流程，提高了系统的可移植性和可维护性。我很懒，不要催更…
2025-05-11 15:14:42
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原创 Machine Learning：机器学习解读（三）
导语对于这章内容，首先会讲解一下损失函数，然后讲解梯度下降，最后讲解逻辑回归模型。本来是想把自己做的一个逻辑回归模型在这放出来讲的，不过觉得模型还有待改善。总之，吊吊在看的朋友的胃口，可以期待一下。废话不多说。上一章知识链接（损失函数）下表包含的对于各个量的标记符号。专业术语标记特征（features)x, x_train目标（targets）y,y_train参数（parameters)w(weight),b(bias),w,b样本容量（paramet
2025-05-11 10:22:31
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空空如也
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